异常物流订单回复生成方法、装置、电子设备及存储介质与流程

1.本发明属于物流技术领域，尤其涉及一种异常物流订单回复生成方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

2.随着互联网的快速发展，电子商务的规模也随之扩大，物流行业作为电子商务的支撑性行业，也得到了长足的发展。互联网的传播范围广，交互性强，信息量大，都大大地提高了企业的运营效率。业务量大是物流行业的显著特点，为了能够节约成本和提高运营效率，应运而生。利用功能，客户可以自行查看物流订单的状态，避免额外设置线下人员与机构，降低企业运营成本，同时提高与客户之间的沟通效率。现阶段的物流行业客服通常仅针对运行状况良好的物流订单具有良好的替代传统人工的效果，客户可以随时查看到订单的状态。但是在订单量巨大的物流高峰期，难免会遇到物流异常物流订单，例如在分拨中转过程中遇到的一些物流订单丢失、某些订单联系不上客户等，此时物流订单的状态不会更新至系统中，所以也无法针对订单进行回复。因此需要一个针对异常物流订单可以自动有效回复状态的系统。

技术实现要素：

3.为解决上述问题，本发明的目的是提供一种异异常物流订单回复生成方法、装置、电子设备及存储介质，该异常物流订单回复生成方法、装置、电子设备及存储介质针对出现异常的订单自动生成有效的回复，以提高物流订单回复效率，保证服务质量，降低企业运营成本。
4.为实现上述目的，本发明的技术方案为：一种异常物流订单回复生成方法，包括以下步骤：接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。
5.在本发明的一个实施例中，所述对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词进一步包括：对所述输入句子的所有词汇进行编码wq1，wq2
……
wqn；计算输出句子词汇列表中每个词汇与输出句子的pmi分数，选择分数最高的词汇作为关键词；其中，计算所述pmi分数的方法为：式中wq表示输入句子的词汇，wr表示输出句子中的每一个词汇。
6.在本发明的一个实施例中，所述基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果进一步包括：基于所述关键词将输出
句子分解为前向句子和后向句子；采用第一解码器对后向句子进行解码，解码后进行反向排序并与关键词拼接以获取第一拼接结果；将所述第一拼接结果作为第二解码器的前缀输入，继续解码直到句子结束以获取预拼接结果。
7.在本发明的一个实施例中，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息进一步包括：基于所述操作请求提取特征值，基于所述特征值从订单数据库中查询对应订单号；基于所述订单号从物流状态数据库中查询该订单号的物流信息，其中，所述物流信息包括出库信息、入库信息、预计送出时间、预计到达时间、实际送出时间、实际送达时间、途径物流地点，所述物流信息持续更新。
8.在本发明的一个实施例中，所述接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型进一步包括：所述操作请求的发送端包括客户端和系统端，当所述发送端为客户端的情况下，回复类型为查询回复；当所述发送端为系统端的情况下，回复类型为预警发布。
9.在本发明的一个实施例中，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复还包括：当所述回复类型为查询回复的情况下，按照第一预设模板生成回复；当所述回复类型为预警发布的情况下，按照第二预设模板生成回复。
10.在本发明的一个实施例中，所述的回复生成方法还包括：当所述回复类型为预警发布的情况下，查询该订单号相关订单，进行批量推送至目标客户端；其中，所述相关订单包括同一寄件主体/同一收件主体/同一揽件网点/同一收件网点。
11.基于相同的构思，本发明还提供一种异常物流订单回复生成装置，包括：获取单元，用于接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；计算单元，用于对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；预处理单元，用于基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；回复生成单元，用于基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。
12.基于相同的构思，本发明还提供一种电子设备，包括：存储器，所述存储器用于存储处理程序；处理器，所述处理器执行所述处理程序时实现上述异常物流订单回复生成方法。
13.基于相同的构思，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器执行时上述的异常物流订单回复生成方法。
14.采用上述技术方案后，与现有技术相比，本发明的有益之处在于：
15.1、在本发明中采用seq2bf模型进行回复语的生成，在解码器之前，先根据pmi(pointwise mutual information，点态互信息)计算出一个与输入句子最相关的名词，作为输出句子的关键词，然后采用两个seq2seq模型分别对该词的前文和后文进行解码补全，最后获得预拼接结果。然后结合物流订单的物流信息生成回复，能够针对出现异常的订单自动生成有效的回复，以提高物流订单回复效率，保证服务质量，降低企业运营成本。
16.2、在本发明的seq2bf模型中采用异步seq2bf模式先采用一个解码器对后向句子进行解码，然后解码后将句子进行反向排序并与关键词拼接，然后作为另一个解码器的前缀输入，一直解码直到句子结束。能够获得较好的相关性回复效果。
17.3、在本发明中，获取的操作请求可以是用户需要查询物流动态时通过客户端发送，也可以是系统端定期对所有订单进行监控，发现异常时主动进行操作请求，也可以是例如快递操作人员需要提醒客户进行付款等操作的情况下进行提醒推送，能够使得物流状态实时可控，提高运营效率。
附图说明
18.下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步详细说明，其中：
19.图1为本发明异常物流订单回复生成方法流程图；
20.图2为本发明接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型的流程图；
21.图3为本发明对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词流程图；
22.图4为本发明基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果流程图；
23.图5为本发明基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复流程图；
24.图6为本发明异常物流订单回复生成装置实施例示意图；
25.图7为本发明电子设备的实施例示意图。
具体实施方式
26.以下结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。根据下面说明和权利要求书，本发明的优点和特征将更清楚。需说明的是，附图均采用非常简化的形式且均使用非精准的比率，仅用以方便、明晰地辅助说明本发明实施例的目的。
27.需要说明，本发明实施例中所有方向性指示(诸如上、下、左、右、前、后
……
)仅用于解释在某一特定姿态(如附图所示)下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
28.实施例一
29.具体的，如图1所示，一种异常物流订单回复生成方法，包括以下步骤：
30.s100：接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；
31.优选的，如图2所示，所述接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型进一步包括：
32.s101：所述操作请求的发送端包括客户端和系统端，当所述发送端为客户端的情况下，回复类型为查询回复；
33.s102：当所述发送端为系统端的情况下，回复类型为预警发布。
34.在本发明中，获取的操作请求可以是用户需要查询物流动态时通过客户端发送，也可以是系统端定期对所有订单进行监控，发现异常时主动进行操作请求，也可以是例如快递操作人员需要提醒客户进行付款等操作的情况下进行提醒推送，能够使得物流状态实时可控，提高运营效率。
35.获取回复类型之后，需要进行回复生成的准备步骤。
36.具体的：
37.s200：对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；
38.更具体的，如图3所示，所述对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词进一步包括：
39.s201：对所述输入句子的所有词汇进行编码wq1，wq2
……
wqn；
40.s202：计算输出句子词汇列表中每个词汇与输出句子的pmi分数，选择分数最高的词汇作为关键词；其中，计算所述pmi分数的方法为：
41.式中wq表示输入句子的词汇，wr表示输出句子中的每一个词汇。
42.然后，基于所述关键词，利用seq2bf模型生成预拼接结果。该模型的基本思想是在编码之前，先根据点态互信息pmi计算出一个与输入句子最相关的名词，作为输出句子的关键词，然后采用两个seq2seq模型(sequence to sequence，序列到序列模型)分别对该词的前文和后文进行解码补全，最后作为预测的输出句子。
43.s300：基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；
44.在本发明中采用seq2bf模型进行回复语的生成，在解码器之前，先根据pmi(pointwise mutual information，点态互信息)计算出一个与输入句子最相关的名词，作为输出句子的关键词，然后采用两个seq2seq模型分别对该词的前文和后文进行解码补全，最后获得预拼接结果。然后结合物流订单的物流信息生成回复，能够针对出现异常的订单自动生成有效的回复，以提高物流订单回复效率，保证服务质量，降低企业运营成本。
45.优选的，如图4所示，所述基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果进一步包括：
46.s301：基于所述关键词将输出句子分解为前向句子和后向句子；
47.s302：采用第一解码器对后向句子进行解码，解码后进行反向排序并与关键词拼接以获取第一拼接结果；
48.s303：将所述第一拼接结果作为第二解码器的前缀输入，继续解码直到句子结束以获取预拼接结果。
49.在本发明的seq2bf模型中采用异步seq2bf模式先采用一个解码器对后向句子进行解码，然后解码后将句子进行反向排序并与关键词拼接，然后作为另一个解码器的前缀输入，一直解码直到句子结束。能够获得较好的相关性回复效果。
50.当然，除了以上的优选实施方式，seq2bf模型还可以采用分离seq2bf或同步seq2bf方案生成预拼接结果。
51.具体的：分离seq2bf即对于前向和后向两个子句子分别采用两个生成器进行生成。同步seq2bf及对于前向和后向两个子句子采用一个单层的rnn(recurrent neural network，循环神经网路)同时进行解码，但是采用不同的输出层进行输出。
52.接下来，需要根据已经获取的回复类型，然后基于获取的订单信息、物流信息和已经生成的预拼接结果生成回复进行对应的回复。即：
53.s400：基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。
54.针对不同的回复类型，对操作请求进行有针对的回复。
55.在此之前，先要根据操作请求获取相应信息。
56.具体的，如图5所示，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息进一步包括：
57.s401：基于所述操作请求提取特征值，基于所述特征值从订单数据库中查询对应订单号；
58.s402：基于所述订单号从物流状态数据库中查询该订单号的物流信息，其中，所述物流信息包括出库信息、入库信息、预计送出时间、预计到达时间、实际送出时间、实际送达时间、途径物流地点，所述物流信息持续更新。
59.获取以上信息的目的在于便于生成回复时将以上信息同时发送至目标终端。当然，具体获取的信息不仅限于这些，可以根据实际需要进行调整。
60.其中，可以通过rfid射频识别技术、地理信息系统(gis)技术和北斗卫星定位技术对物品的出库信息、入库信息、预计送出时间、预计到达时间、实际送出时间、实际送达时间、途径物流地点等物流信息进行实时记录，并在建立的详细信息库中不断更新。
61.更优的，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复还包括：
62.s403：当所述回复类型为查询回复的情况下，按照第一预设模板生成回复；
63.s404：当所述回复类型为预警发布的情况下，按照第二预设模板生成回复。
64.当回复类型为查询回复的情况下，一般为客户对相应的物流订单进行状态查询或者催单，那么按照预定的格式进行恢复，例如“你所查询的订单最新状态为：+订单当前物流状态信息”。当回复类型为预警发布的情况下，一般为物流公司需要对客户进行相应的操作提醒，例如，需要提醒到付件客户及时进行付款操作时，生成的回复为“您好，+订单当前物流状态信息+此件为到付件，请您在+预计到达时间+做好准备”，或者，对于批量寄件的商户，需要定期进行物流状态的监视，当存在部分订单在预设的时间范围内没有物流状态更新时，对商户进行提醒，生成的回复为“您好，您的订单+异常订单号列表+异常，请及时确认”。或者，在网点派送过程中遇到的无法联系收件人，则可以添加回复常用语为：“您好！此件送无人，联系客户电话关机，请您尽快核实处理”。以此能够为客户提供更精细的服务，提高客户粘性。当然以上的回复类型和回复语只是示例性的，并不构成对本发明构思的限定，在实际的使用中，均可以根据具体的场景和需要进行合理的调整。
65.优选的，所述的回复生成方法还包括：
66.当所述回复类型为预警发布的情况下，查询该订单号相关订单，进行批量推送至目标客户端；其中，所述相关订单包括同一寄件主体/同一收件主体/同一揽件网点/同一收件网点。
67.同样的，针对于批量收件主体、揽件网点和收件网点，提供相关物流订单的监控服务，当存在部分订单在预设的时间范围内没有物流状态更新时，对他们进行提醒，生成的回复为“您好，您的订单+异常订单号列表+异常，请及时确认”，以此能够为客户提供更精细的服务，提高客户粘性。
68.优选的，对系统中的批量异常物流订单进行批量回复操作时。将选择批量回复时，容易存在多条异常物流订单对应的是不同的问题件类型，所以会导致调出来的发布术语过多，需要先判断选中的多条异常物流订单是否是统一问题类型，如果是同一类型，则展示发布术语，如果不是同一类型，则不展示发布术语。通过以上方法可以提升物流订单回复的效率，保证服务质量，减少企业客服工作的成本。提升用户体验的同时提高企业的运营效率。
69.当然，对于以上的回复类型，也并不一定只有两种，基于上述发明构思，同样可以根据实际的需要进行调整，例如增加发布&回复通用回复类型，同样的，回复模板也可以进行调整，在增加回复模板的时候，优先确定回复类型，模板内所包含的物流信息也可以根据实际需要进行设置。
70.优选的，还可以通过超管账号创建系统常用回复语，支持让网点进行自主选择，也可以网点进行自主编辑各回复类型的回复模板，使得管理更加人性化。
71.实施例二
72.如图6所示，基于相同的构思，本发明还提供一种异常物流订单回复生成装置500，该异常物流订单回复生成装置500包括：获取单元501，用于接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；计算单元502，用于对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；预处理单元503，用于基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；回复生成单元504，用于基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。
73.在本发明中采用seq2bf模型进行回复语的生成，在解码器之前，先根据pmi(pointwise mutual information，点态互信息)计算出一个与输入句子最相关的名词，作为输出句子的关键词，然后采用两个seq2seq模型分别对该词的前文和后文进行解码补全，最后获得预拼接结果。然后结合物流订单的物流信息生成回复，能够针对出现异常的订单自动生成有效的回复，以提高物流订单回复效率，保证服务质量，降低企业运营成本。
74.实施例三
75.如图7所示，基于相同的构思，本发明还提供一种电子设备600，该电子设备600可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上处理器610(central processing units，cpu)710(例如，一个或一个以上处理器)和存储器620，一个或一个以上存储应用程序633或数据632的存储介质630(例如一个或一个以上海量存储设备)。其中，存储器620和存储介质630可以是短暂存储或持久存储。存储在存储介质630的程序可以包括一个或一个以上模块(图示没标出)，每个模块可以包括对电子设备600中的一系列指令操作。更进一步地，处理器610可以设置为与存储介质630通信，在电子设备600上执行存储介质630中的一系列指令操作。
76.电子设备600还可以包括一个或一个以上电源640，一个或一个以上有线或无线网络接口650，一个或一个以上输入输出接口660，和/或，一个或一个以上操作系统631，例如windows serve，mac os x，unix，linux，freebsd等等。本领域技术人员可以理解，图7示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
77.所述计算机可读指令被所述处理器执行时，使得所述处理器执行所述计算机可读
指令时实现以下步骤：接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。
78.在本发明的一个实施例中，所述对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词进一步包括：对所述输入句子的所有词汇进行编码wq1，wq2
……
wqn；计算输出句子词汇列表中每个词汇与输出句子的pmi分数，选择分数最高的词汇作为关键词；其中，计算所述pmi分数的方法为：式中wq表示输入句子的词汇，wr表示输出句子中的每一个词汇。
79.在本发明的一个实施例中，所述基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果进一步包括：基于所述关键词将输出句子分解为前向句子和后向句子；采用第一解码器对后向句子进行解码，解码后进行反向排序并与关键词拼接以获取第一拼接结果；将所述第一拼接结果作为第二解码器的前缀输入，继续解码直到句子结束以获取预拼接结果。
80.在本发明的一个实施例中，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息进一步包括：基于所述操作请求提取特征值，基于所述特征值从订单数据库中查询对应订单号；基于所述订单号从物流状态数据库中查询该订单号的物流信息，其中，所述物流信息包括出库信息、入库信息、预计送出时间、预计到达时间、实际送出时间、实际送达时间、途径物流地点，所述物流信息持续更新。
81.在本发明的一个实施例中，所述接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型进一步包括：所述操作请求的发送端包括客户端和系统端，当所述发送端为客户端的情况下，回复类型为查询回复；当所述发送端为系统端的情况下，回复类型为预警发布。
82.在本发明的一个实施例中，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复还包括：当所述回复类型为查询回复的情况下，按照第一预设模板生成回复；当所述回复类型为预警发布的情况下，按照第二预设模板生成回复。
83.在本发明的一个实施例中，所述的回复生成方法还包括：当所述回复类型为预警发布的情况下，查询该订单号相关订单，进行批量推送至目标客户端；其中，所述相关订单包括同一寄件主体/同一收件主体/同一揽件网点/同一收件网点。
84.在一个实施例中，提出了一种可读存储介质，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述异常物流订单回复生成方法。
85.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
86.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式
体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，rom)、随机存取存储器(random access memory，ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
87.以上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：

1.一种异常物流订单回复生成方法，其特征在于，包括以下步骤：接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。2.根据权利要求1所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词进一步包括：对所述输入句子的所有词汇进行编码wq1，wq2
……
wqn；计算输出句子词汇列表中每个词汇与输出句子的pmi分数，选择分数最高的词汇作为关键词；其中，计算所述pmi分数的方法为：式中wq表示输入句子的词汇，wr表示输出句子中的每一个词汇。3.如权利要求2所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果进一步包括：基于所述关键词将输出句子分解为前向句子和后向句子；采用第一解码器对后向句子进行解码，解码后进行反向排序并与关键词拼接以获取第一拼接结果；将所述第一拼接结果作为第二解码器的前缀输入，继续解码直到句子结束以获取预拼接结果。4.如权利要求1所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息进一步包括：基于所述操作请求提取特征值，基于所述特征值从订单数据库中查询对应订单号；基于所述订单号从物流状态数据库中查询该订单号的物流信息，其中，所述物流信息包括出库信息、入库信息、预计送出时间、预计到达时间、实际送出时间、实际送达时间、途径物流地点，所述物流信息持续更新。5.根据权利要求1所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型进一步包括：所述操作请求的发送端包括客户端和系统端，当所述发送端为客户端的情况下，回复类型为查询回复；当所述发送端为系统端的情况下，回复类型为预警发布。6.根据权利要求5所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复还包括：
当所述回复类型为查询回复的情况下，按照第一预设模板生成回复；当所述回复类型为预警发布的情况下，按照第二预设模板生成回复。7.根据权利要求6所述的异常物流订单回复生成方法，其特征在于，所述的回复生成方法还包括：当所述回复类型为预警发布的情况下，查询该订单号相关订单，进行批量推送至目标客户端；其中，所述相关订单包括同一寄件主体/同一收件主体/同一揽件网点/同一收件网点。8.一种异常物流订单回复生成装置，其特征在于，包括：获取单元，用于接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；计算单元，用于对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；预处理单元，用于基于seq2bf模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；回复生成单元，用于基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器，所述存储器用于存储处理程序；处理器，所述处理器执行所述处理程序时实现如权利要求1至权利要求7中任意一项所述的异常物流订单回复生成方法。10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储有处理程序，所述处理程序被处理器执行时实现如权利要求1至权利要求7中任意一项所述的异常物流订单回复生成方法。

技术总结

本发明具体公开一种异常物流订单回复生成方法，包括以下步骤：接收操作请求并基于所述操作请求获取回复类型，其中，所述操作请求为输入句子；对所述输入句子的每一个词汇进行编码，基于点态互信息计算出所述操作请求的关键词；基于Seq2BF模型对所述输入句子进行解码，将所述解码结果与所述关键词进行拼接以获取预拼接结果；基于所述操作请求获取对应的订单信息、物流状态信息并结合所述预拼接结果以及回复类型按照预设规则生成回复。能够针对出现异常的订单自动生成有效的回复，以提高物流订单回复效率，保证服务质量，降低企业运营成本。本。本。